Numpy matrisi nasıl normalleştirilir: örneklerle

Bir matrisin normalleştirilmesi, değerlerin satır veya sütun değerleri aralığı 0 ile 1 arasında olacak şekilde ölçeklenmesi anlamına gelir.

Bir NumPy matrisinin değerlerini normalleştirmenin en kolay yolu, aşağıdaki temel sözdizimini kullanan sklearn paketindeki normalize() işlevini kullanmaktır:

 from sklearn. preprocessing import normalize

#normalize rows of matrix
normalize(x, axis= 1 , norm=' l1 ')

#normalize columns of matrix
normalize(x, axis= 0 , norm=' l1 ')

Aşağıdaki örnekler bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: NumPy matrisinin satırlarını normalleştirin

Aşağıdaki NumPy matrisine sahip olduğumuzu varsayalım:

 import numpy as np

#create matrix
x = np. arange (0, 36, 4). reshape (3,3)

#view matrix
print (x)

[[ 0 4 8]
 [12 16 20]
 [24 28 32]]

Aşağıdaki kod, NumPy matrisinin satırlarının nasıl normalleştirileceğini gösterir:

 from sklearn. preprocessing import normalize

#normalize matrix by rows
x_normed = normalize(x, axis= 1 , norm=' l1 ')

#view normalized matrix
print (x_normed)

[[0. 0.33333333 0.66666667]
 [0.25 0.33333333 0.41666667]
 [0.28571429 0.33333333 0.38095238]]

Artık her satırdaki değerlerin toplamının bire eşit olduğunu unutmayın.

• İlk satırın toplamı: 0 + 0,33 + 0,67 = 1
• İkinci satırın toplamı: 0,25 + 0,33 + 0,417 = 1
• Üçüncü satırın toplamı: 0,2857 + 0,3333 + 0,3809 = 1

Örnek 2: NumPy matrisinin sütunlarını normalleştirin

Aşağıdaki NumPy matrisine sahip olduğumuzu varsayalım:

 import numpy as np

#create matrix
x = np. arange (0, 36, 4). reshape (3,3)

#view matrix
print (x)

[[ 0 4 8]
 [12 16 20]
 [24 28 32]]

Aşağıdaki kod, NumPy matrisinin satırlarının nasıl normalleştirileceğini gösterir:

 from sklearn. preprocessing import normalize

#normalize matrix by columns
x_normed = normalize(x, axis= 0 , norm=' l1 ')

#view normalized matrix
print (x_normed)

[[0. 0.08333333 0.13333333]
 [0.33333333 0.33333333 0.33333333]
 [0.66666667 0.58333333 0.53333333]]

Artık her sütundaki değerlerin toplamının bire eşit olduğunu unutmayın.

• İlk sütunun toplamı: 0 + 0,33 + 0,67 = 1
• İkinci sütunun toplamı: 0,083 + 0,333 + 0,583 = 1
• Üçüncü sütunun toplamı: 0,133 + 0,333 + 0,5333 = 1

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde Python’da diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Python’da diziler nasıl normalleştirilir
Pandas DataFrame’deki sütunlar nasıl normalleştirilir?